块状化:即使不更改任务,在连续学习中遗忘也很重要

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内容提要

本文研究了神经网络持续学习中的遗忘问题,提出了遗忘优先微调和$k$-FPF两种方法,能显著提高效果并降低计算成本。实验表明$k$-FPF进一步提高了效率而不降低准确性。

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